Normalisation des données

Qu'est-ce que la normalisation des données ?

La normalisation des données est le processus de nettoyage des données pour suivre un format de données standardisé particulier dans une entreprise. Elle garantit que les données provenant de différentes sources sont similaires en ce qui concerne les champs, les sections, les enregistrements, etc., ce qui facilite le regroupement des données. 

Les données non structurées peuvent être analysées plus efficacement une fois qu'elles ont subi une normalisation des données. C'est donc la production de données propres.

La gestion des données est devenue une partie cruciale des stratégies commerciales, et pour y parvenir, les entreprises se concentrent sur la normalisation des données. De nombreuses organisations commencent le processus de normalisation en extrayant d'abord les données de différents systèmes à l'aide d'outils d'extraction de données, qui aident à consolider et à préparer les informations brutes avant de les standardiser dans des formats cohérents.

Types de normalisation des données

Selon l'utilisation de la normalisation des données ou le secteur d'activité d'une entreprise, il existe différentes directives appelées « formes normales » pour les aider à accomplir la normalisation des données. 

Les formes normales aident à concevoir une base de données avec un schéma structuré pour aider à l'organisation des données. Elles aident à s'assurer que les points de données sont classés en différents groupes en fonction de leur complexité.

• Première forme normale (1NF) : Deux points de données ne sont pas identiques, garantissant qu'aucun point de données répétitif ne se trouve dans un groupe. Chaque colonne doit avoir un nom unique afin que chaque cellule du tableau ait une seule valeur.
• Deuxième forme normale (2NF) : Suit les règles de la 1NF et a également une clé primaire appliquée. Une clé primaire est un identifiant unique pour chaque enregistrement dans un tableau et aide à créer des relations entre différents points de données à travers les tableaux.
• Troisième forme normale (3NF) : Suit les règles de la 2NF et ne doit également dépendre que de la clé primaire.
• Boyce et Codd NF (3.5NF ou BCNF) : Suit la règle de la 1NF, 2NF et 3NF, et également pour chaque dépendance fonctionnelle non triviale. Le côté gauche est la super clé (c'est-à-dire que X doit être une super clé pour X → Y).

Prenons un exemple de création d'une base de données pour stocker des informations sur la musique et les artistes pour mieux comprendre les formes normales :

1NF :

La 1NF inclut l'élimination des groupes répétitifs pour s'assurer que chaque cellule n'a qu'une seule valeur. Les nouveaux tableaux de données seront les suivants :

Tableau des artistes :

Tableau des albums :

Tableau des chansons :

2ème NF :

Dans le cas ci-dessus, pour Song_Name, la clé primaire est Song_ID, Album_Name dépend de Album_ID, et Artist_Name et Artist_ID. Étant donné que chaque point de données a un identifiant unique, aucun changement n'est nécessaire.

3ème NF :

Ici, nous examinons la dépendance transitive. La dépendance transitive indique que la modification d'un attribut change indirectement la valeur d'un autre attribut. Par conséquent, dans l'exemple ci-dessus, la dépendance transitive est Album->Artiste->Nom de la chanson :

• L'album dépend de l'artiste
• L'artiste dépend du nom de la chanson

Cela créerait le nouveau tableau d'albums comme suit :

Songs_ID :

Avantages de l'utilisation de la normalisation des données

Les avantages de l'utilisation de la normalisation des données sont les suivants :

• Base de données organisée : En nettoyant les données et en supprimant ou éliminant les redondances, les entreprises peuvent libérer une tonne de stockage de données, aidant les systèmes à fonctionner plus rapidement.
• Réduction de la redondance des données : La normalisation des données aide à nettoyer les anomalies au sein de plusieurs ensembles de données. Avoir des règles et des normes de données à suivre dans toute une organisation permettra de saisir correctement toutes les nouvelles données.
• Création de données propres : Des données propres aideront à économiser des heures et aideront les entreprises à prendre de meilleures décisions basées sur les données. Cela aide plusieurs départements, tels que les ventes et le marketing, à accéder à des données propres telles que les noms corrects des clients, les adresses e-mail et les titres de poste, aidant à la croissance de l'entreprise.
• Requêtes simplifiées : Étant donné que la relation entre les tables de données est clairement définie sous la normalisation des données, cela aide à simplifier les requêtes.
• Compréhensibilité : La normalisation des données rend les modèles créés beaucoup plus faciles à comprendre. Les relations entre eux sont clairement définies, ce qui aide à rendre ces données faciles à comprendre pour les ingénieurs de bases de données, les data scientists, etc.

Meilleures pratiques de normalisation des données

Pour que la normalisation des données fonctionne, suivez ces meilleures pratiques :

• Comprendre les données : Comprendre clairement la nature des données à normaliser et les exigences à atteindre est une pratique clé à mettre en œuvre. Cela aide à configurer les tables, les colonnes, etc., et aide à identifier la relation entre chacune, réduisant ainsi le potentiel de données dupliquées.
• Commencez par la 1NF : Les données doivent être configurées et nettoyées au niveau atomique. Créer une 1NF au début de la création de la base de données aidera à prévenir les données répétitives.
• Choisissez la bonne clé primaire : La clé primaire doit être stable et unique dans le temps.
• Processus systémique : Suivez chaque NF de manière systématique pour créer des relations claires et nettes entre les points de données.
• Documentation : En tant que meilleure pratique, documentez les différentes relations entre les points de données. Cela peut toujours être utilisé comme référence par les ingénieurs de données lorsque cela est nécessaire.
• Sauvegarde : Créez et maintenez des sauvegardes de données cohérentes pour éviter la perte de données.

En savoir plus sur les différences uniques entre les données structurées et non structurées.